import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='final')
parser.add_argument('--data_path', type=str,
                    default="/home/aistudio/data/MNIST/")
parser.add_argument('--log_path', type=str, default="log")
# parser.add_argument('--model_file', type=str, default="log")

parser.add_argument('--alpha', type=float, default=0.5)
parser.add_argument('--Lambda', type=float, default=0)
parser.add_argument('--margin', type=float, default=4)
parser.add_argument('--norm_fea', type=int, default=0,
                    help="whether to norm the feature (when testing)")
parser.add_argument('--scale', type=float, default=20,
                    help="normface: 20, am-softmax: 30")
parser.add_argument('--model_type', type=str, default="LeNet++",
                    help="{lenet++, mlp}")
# parser.add_argument('--loss', type=str, default="softmax",
#                     help="{softmax, mse}")
parser.add_argument('--bias', type=int, default=0,
                    help="use bias in the classifying layer or not")
parser.add_argument('--train_scale', type=int, default=1,
                    help="whether the `scale` in ScaledCos layer is trainable")

parser.add_argument('--n_class', type=int, default=10)
parser.add_argument('--dim_fea', type=int, default=2)
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=128)
parser.add_argument('--epoch', type=int, default=20)
parser.add_argument('--iter', type=int, default=10000)
parser.add_argument('--test_per', type=int, default=1000)

parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01)
parser.add_argument('--momentum', type=float, default=0.9)
parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=0.0005)

args = parser.parse_args()
